基于图论的奖金分配问题

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welsh-powell定理 概述及解释说明

welsh-powell定理 概述及解释说明

welsh-powell定理概述及解释说明1. 引言1.1 概述Welsh-Powell定理,也被称为排序染色算法,是一种用于对图进行着色的算法。

该定理基于图边缘染色问题,并提供了一种有效的方法来解决这个问题。

1.2 文章结构本篇文章将首先介绍Welsh-Powell定理的基本概念和原理,然后探讨其在实际中的应用领域。

接下来,我们将深入研究该定理的证明方法,通过特殊情况的例子分析加深理解,并展示具体的实际应用示例。

最后,在引申讨论部分,我们将探讨Welsh-Powell定理的拓展与改进可能性,并与相关研究和其他定理及算法进行比较和评价。

1.3 目的本文旨在全面介绍和解释Welsh-Powell定理,并通过详细说明其原理、证明方法和实际应用示例,使读者能够充分理解和应用该定理。

同时,通过引申讨论部分,希望能够激发读者思考并进一步研究图着色问题以及相关领域的算法和定理。

请注意:- 请根据实际内容完整撰写上述文章内容,文章中的标题不能作答。

- 以上文本为英文回答,请根据需要翻译成中文。

2. Welsh-Powell定理:2.1 定理解释:Welsh-Powell定理是一种图论中的颜色分配算法,用于对无向图进行顶点着色。

根据该定理,可以将相邻的顶点着不同的颜色,从而使得相邻顶点之间不会有相同的颜色。

在具体的定义中,若给定一个无向图G=(V, E),其中V表示顶点集合,E表示边集合。

则Welsh-Powell定理指出,在某个特定的顺序下,可以按照以下方式对图中的每个顶点进行标记/着色:首先,将所有顶点按照度数(即与之相连的边数)递减的顺序进行排序。

如果有多个度数相同的顶点,则任意选择其中一个进行排序。

然后,按照排序后的次序对每个未标记的顶点执行以下操作:为该顶点选择一个未使用过的最小自然数作为其标记/着色值,并且保证其与已经标记/着色过的相邻节点没有相同的标记/着色值。

这样处理完所有未标记/未着色过的顶点后,就能够得到一个有效且最少使用颜色数量的着色方案。

对三种典型分布式任务分配算法的分析_何炎祥

对三种典型分布式任务分配算法的分析_何炎祥

第18卷 第11期小型微型计算机系统Vo l.18N o.11 1997年11月M IN I-M I CR O SY ST EM S No v.1997对三种典型分布式任务分配算法的分析*何炎祥 罗先林 吴 思 彭堂玉 祝向幸(武汉大学计算机科学与技术学院 武汉430072)摘 要 本文先分析了基于图论的分配算法,整数规划方法和试探法等几种典型的分布式任务分配算法的基本思想、特点,不足和算法复杂度,以及可进一步改进之处,然后给出了一种试探法的改进算法,并简单讨论了其特点和性能,最后指出了分布式任务分配的发展方向。

关键词 通信开销,执行开销,负载平衡,合一,试探法在分布式系统中非同居模块间的数据传递产生处理机间的通信,这种机间通信可能使得增加处理机数目反而会引起系统吞吐量的降低,即产生“饱和效应”。

为降低饱和效应,人们倾向于把模块分配到尽可能少的处理机上,但这又导致系统负载不平衡,从而降低了系统的吞吐量。

显然,这是任务分配中相互冲突的两个方面,不同的任务分配算法试图用不同的策略来平衡这两个方面。

传统的分布式任务分配算法大致可分为三类:基于图论的分配算法,整数规划方法和试探法。

这三类算法并非互斥的,一类算法中往往可以借鉴其它方法中的某些技术。

下面,我们先对这三类典型算法进行分析和比较,然后给出一种试探法的改进算法。

在讨论中,我们假定提交的任务已分解成一组模块并使模块间的通信量尽可能小。

还假定分配模式为:一任务被分解成m个模块T={t1,t2,…,t m},系统中有n个可利用的处理机P={p1,p2,…,p n}。

任务分配的目的就是将这m个模块分配到n个处理机上,使预期的性能目标函数值最小。

1 对三种典型算法的分析1.1 基于图论的分配算法基本思想是给定矩阵C mxm表示模块间的通信开销:C={c i,j 1≤i≤m&1≤j≤m&c i,j为t i与t j间的通信量}给定矩阵Q mxn表示模块的执行开销:Q={q i,j 1≤i≤m&1≤j≤n&q i,j为t i在p j上的执行开销}将模块t1,t2,…,t m作为图中结点,若两模块间有数据传递,则相应结点间有一条无向边,1996-04-26收稿 *软件工程国家重点实验室开放基金部分资助。

运筹学上机试题5-图论

运筹学上机试题5-图论

四、图论1、求下图中从v1到v3最短路。

v 1v 3v 546从节点 1到节点3的最短路 *************************起点 终点 距离 ---- ---- ---- 1 2 1 2 3 6此问题的解为:7 2、最小生成树电信公司要在15个城市之间铺设光缆,这些城市的位置及相互之间的铺设光缆的费用如下图所示。

试求出一个连接在15个城市的铺设方案,使得总费用最小。

v 1v 2v 3v 4v 5v 6v 7v 8v 9v 10v 11v 12v 13v 14v 152241131456422323135134此问题的最小生成树如下:*************************起点终点距离---- ---- ----1 4 11 2 22 5 25 8 15 6 26 3 18 7 28 9 39 12 212 11 411 10 110 13 313 14 114 15 3此问题的解为:283、最短路问题例. 求下图中从v1到各点的最短路,并指出有哪些点是不可达到的。

vv7v8v4从节点 1到节点2的最短路*************************起点终点距离---- ---- ---- 1 2 4此问题的解为:41到3没有路1到4没有路从节点 1到节点5的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1此问题的解为:1从节点 1到节点6的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1 5 6 6此问题的解为:7从节点 1到节点7的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 7 3此问题的解为:3从节点 1到节点8的最短路*************************起点终点距离 ---- ---- ---- 1 5 1 5 6 66 8 3此问题的解为:104、最短路问题有6个村庄,各村庄的距离如下图所示。

图论在统计中的应用

图论在统计中的应用

图论在统计中的应用①图论算法研究图论算法在计算机科学中扮演着很重要的角色,它提供了对很多问题都有效的一种简单而系统的建模方式。

很多问题都可以转化为图论问题,然后用图论的基本算法加以解决。

本方向研究内容涉及图的最优划分问题,图的遍历与活动网络问题,谱聚类算法等。

②结构图论研究研究给定条件的图结构,比如,匹配覆盖图、有Pfaffian定向的图结构。

应用结构图论、组合计数、矩阵代数来研究化学分子的各种结构性质和化学物理性质。

本方向研究内容还涉及分子图的极图结构、稳定性估计、热力学性质等各种拓扑指标、完美匹配计数问题等。

概述图可用于在物理、生物、社会和信息系统中建模许多类型的关系和过程,许多实际问题可以用图来表示。

因此,图论成为运筹学、控制论、信息论、网络理论、博弈论、物理学、化学、生物学、社会科学、语言学、计算机科学等众多学科强有力的数学工具。

在强调其应用于现实世界的系统时,网络有时被定义为一个图,其中属性(例如名称)之间的关系以节点和或边的形式关联起来。

对现实生活中的场景抽象建模,再结合图论相关算法与知识解决实际问题分述计算机科学图被用来表示通信网络、数据组织、计算设备、程序执行流程、芯片设计等网站的链接结构可以用一个有向图表示,其中顶点表示网页,有向边表示从一个页面到另一个页面的链接语言学各种形式的图论方法已证明在语言学中特别有用,因为自然语言常常适合于离散结构。

传统上,语法和组合语义遵循基于树的结构,其表达能力取决于组合原则,在层次图中建模。

更现代的方法,如头驱短语结构语法,使用类型化特征结构对自然语言的语法建模,这些特征结构是有向无环图。

在词汇语义学中,特别是在计算机上,当一个给定的单词被相关的单词理解时,建模单词的意义就更加容易了。

因此,语义网络在计算语言学中非常重要。

音系学中的其他方法(例如,使用格点图的最优性理论)和形态学(例如,使用有限状态形态学,使用有限状态传感器)在语言作为图的分析中也很常见。

彩票方案模型

彩票方案模型

用效用函数与均衡的观点分析彩票的设奖问题摘要:本文引入经济学中的效用理论与市场均衡的思想,借助概率统计与随机过程等数学工具,对于问题一给出了两个模型,从不同的角度,逐层深入的分析了彩票设奖方案的合理性。

对于问题二,首先分析各奖项概率之间联系,得出了29种方案均不宜将奖项设计为8个及8个以上的结论;然后考虑第i 等奖单注金额期望m i 与其风险1/p i 的关系,按心理曲线的对数规则,将问题一中求得的最合理方案的奖金额进行重新分配;最后提出了中末等奖彩民可以在2元钱奖金与价值2元彩票之间选择的想法,给出了一种更好的方案。

问题一包括以下两个方面:① 合理性的评价标准如何提炼?我们的准则是要提高设奖方案对彩民的吸引力以实现彩票销售额的最大化。

大吸引力主要体现在;最高奖金额(x 1)、中奖面(x 2)、高等奖占总奖金额的比例(x 3)、单注期望回报(x 4)这4个标准上。

文中我们分别给出了提炼出这4个标准的根据以及相应的量化算法,以便处理。

② 多个评价标准如何综合处理?模型Ⅰ:基于经济学中效用理论的思想,我们知道,作为综合指标的一个工具的效用函数与人们通常的直觉是相符合的,这里的效用可以解释为综合指标对彩民的吸引力。

通过对效用函数应有基本性质的考虑,并结合本问题的具体情况,我们先从彩民的偏好倾向(前3个标准)给出一个效用函数:321321321),,(αααx x Ax x x x f =..t s 1,1,,0,0321321=++<<>ααααααA 然后采用“无差异曲线法”确定系数。

效用函数确定后就可以对29种方案进行量化评价,除去奇点(最不合常理的方案23)后,得到方案的合理性排序为(26 22 4 18 3 20 24 2 16 21 25 28 9 19 17 8 15 27 11 14 29 13 12 7 5 1 6 10)。

不同彩民的不同博采心理会使他们对各个标准的偏好会不同,此时采用“序结构分析法”,分别对其中一个指标进行控制,考虑另外两个指标综合所形成的效用,在二维平面种画出了3张无差异曲线簇与方案点所取位置的关系图(见附录三),适合具有不同心理的彩民偏好取向。

基于图论技术的FPGA资源管理算法

基于图论技术的FPGA资源管理算法

2 齐 齐哈尔大学 计算机 与控制 工程学 院 , . 黑龙江 齐齐哈尔 1 10 ) 6 0 6

要 : 对可 重 构硬件 上 的 空 闲资 源进 行 管理 时 , 用 平 面划 分 算法 寻找 最 大 空 闲矩 在 采
形 存在 冗余计 算和 重复计 算 的 问题 . 此 , 中提 出了一种基 于虚拟 无 向 图的计 算 最大 空 为 文 闲矩形 的算 法. 算法基 于 F G 二 维区域模 型 , 用 无向 图与 F G 该 PA 利 P A模 型之 间的相 互映 射关系, 通过在 虚 拟无 向 图 中寻找 有效 回路 和通路 间接 完成 寻找 最大 空 闲矩形 的任 务 , 使 空 闲区域 划分过 程 大 大简化. 最后 , 中通过仿 真 实验 对 比 了该 方 法 与 已有 的 S 文 L算 法的 性 能 , 果表 明 , AME — u算 法有 效 降低 了 系统硬 件 布 局 时 间 , 高 了为任 务 分 配硬 结 K RV 提
进, 该方 法在 大多 数情 况 下 不 能标 识 出可 重 构硬 件 中的最 大空 闲 区域 , 因此 为任 务 分配 资源 时 的成 功 率 会受 到较 大影 响. 与 不重 叠 空 闲矩 形 列 表相 比 , 使用 最 大 空 闲矩 形 列表 管理空 闲区域 , 源 利 用 率 较 高 , 是 寻 找 资 但
收 稿 日期 : 0 00 —5 2 1 —10
闲资 源. 由于任 务 的动 态添 加和删 除 , 得顶 点链表 使 的管 理和查 找 比较复 杂. 针对 现 有算 法 存 在 的一 些 问题 , 中将 无 向 图 文 与 FG P A区域模 型有 机 结 合 , 出基 于 虚拟 无 向 图 提
华 南 理 工 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 )

离散数学中常用的图论算法简介

离散数学中常用的图论算法简介

离散数学中常用的图论算法简介图论是高等数学中的一个分支,主要涉及在图中寻找什么样的路径,以及什么样的点之间有什么样的关系。

在计算机科学中,图论的应用越来越广泛。

因为所有的计算机程序都是基于数据结构的,而图是一种最基本的数据结构之一。

离散数学中的图论算法大致可以分为两类:一类是针对稠密图的算法,另一类是针对稀疏图的算法。

稠密图指的是一种图,其中每对顶点都有一条边相连,而稀疏图则是指只有一部分顶点之间相连的图。

以下是一些常见的图论算法的简介。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于求图中最短路径的算法,也是最常用的图论算法之一。

Dijkstra算法的主要思想是通过贪心策略,从起点出发,逐步扩展最短路径的范围,直到找到终点。

Dijkstra算法可以用来解决单源最短路径问题。

如果图中有n个顶点,算法的时间复杂度为O(n²)。

2. Kruskal算法Kruskal算法是一种用于求最小生成树的算法。

最小生成树指的是,通过连接图中一些顶点形成一棵树,使得这些顶点之间的总权重最小。

Kruskal算法的主要思想是将图中的所有边按照权重进行排序,然后依次加入到生成树中,如果新加入的边会形成环,则不将其加入到生成树中。

如果图中有n个顶点,那么算法的时间复杂度为O(nlogn)。

3. Floyd算法Floyd算法用于求图中任意两个点之间的最短路径。

如果图中所有的权重都是正的,那么Floyd算法的时间复杂度为O(n的三次方),但是如果存在负权重,那么该算法不适用。

关于负权环的处理,可以通过Bellman-Ford算法进行解决。

4. Prim算法Prim算法是一种用于求最小生成树的算法。

与Kruskal算法不同的是,Prim算法是基于顶点集来实现,而不是基于边集。

Prim 算法首先找到一个起点,将其加入到生成树中,然后找到与其相连的边中权重最小的那一条,将其相连的顶点加入到生成树中,重复这一步骤直至所有顶点都被加入到生成树中。

基于VNS算法的图论相关问题求解

基于VNS算法的图论相关问题求解

基于VNS算法的图论相关问题求解摘要:TSP作为典型的NPC问题,在各个领域都有着不可替代的应用价值。

本文针对传统的TSP问题,首先设置一个随机的初始解,然后结合常用的VNS算法进行MATLAB编程对解进行迭代优化,最后得到优化度为17.62%的新的最优解。

关键词:变邻域搜索算法;TSP;MATLAB0.引言作为典型的NPC问题,TSP在各个领域都有着不可替代的实际应用价值,而关于TSP问题的描述也是非常的简单,假设可以用点与点之间的距离来衡量现实生活中两座城市之间的距离,然后需要遍历每一座城市,并且,一座城市只能经过一次,满足该条件的最短路径的路线便是TSP问题的最优解。

TSP问题一直都是研究的热点问题,对该问题的求解分为两大类,一种是传统的确定性算法,另一种是智能算法。

第一种算法包括动态规划等传统数学模型的算法,智能算法主要包括神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等比较热门的算法。

相比于第一种算法,智能算法的优势是比较精确,对最优解的求取也比较精准。

而传统算法的优势便是比较简易可行,但缺点便是对最优解的求取比较粗糙,因此在本文中,我们提出了VNS算法来解决TSP问题,相比于传统算法和智能算法,VNS有着独特的优势。

1 VNS算法VNS也称为变邻域搜索算法(Varisble Neighborhood Search),它属于一种局部搜索算法。

VNS工作过程便是通过改变邻域结构来达到搜索得到近似最优解的过程。

他的优化过程主要基于以下两个定理:一个邻居的局部最优解不一定是另一个邻居的局部最优解。

全局最优解是所有可能邻域的最优解。

1.1 改变邻域结构我们改变邻域结构的方法便是通过对算子的变换操作来得到新的解的集合。

通常使用的方法为交换算子、插入算子。

假设初始解为1、2、3、4,1)交换算子交换算子便是把上一个解的两个元素的位置进行交换,得到新的一组解:比如对解(1、2、3、4)进行交换,可得:(2、1、3、4)、(3、2、1、4)、(4、2、3、1)、(1、3、2、4)、(1、4、3、2)、(1、2、4、3)六种新解。

图论习题及答案

图论习题及答案

图论习题及答案(总24页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--作业解答练习题2 利用matlab编程FFD算法完成下题:设有6种物品,它们的体积分别为:60、45、35、20、20和20单位体积,箱子的容积为100个单位体积。

解答一:function [num,s] = BinPackingFFD(w,capacity)%一维装箱问题的FFD(降序首次适应)算法求解:先将物体按长度从大到小排序, %然后按FF算法对物体装箱%输入参数w为物品体积,capacity为箱子容量%输出参数num为所用箱子个数,s为元胞数组,表示装箱方案,s{i}为第i个箱子所装%物品体积数组%例w = [60,45,35,20,20,20]; capacity = 100;% num=3,s={[1,3],[2,4,5],6};w = sort(w,'descend');n = length(w);s = cell(1,n);bin = capacity * ones(1,n);num = 1;for i = 1:nfor j = 1:num + 1if w(i) < bin(j)bin(j) = bin(j) - w(i);s{j} = [s{j},i];if j == num + 1num = num + 1;endbreak;endendends = s(1:num);解答二:clear;clc;V=100;v=[60 45 35 20 20 20];n=length(v);v=fliplr(sort(v));box_count=1;x=zeros(n,n);V_Left=100;for i=1:nif v(i)>=max(V_Left)box_count=box_count+1;x(i,box_count)=1;V_Left=[V_Left V-v(i)];elsej=1;while(v(i)>V_Left(j))j=j+1;endx(i,j)=1;V_Left(j)=V_Left(j)-v(i);endtemp=find(x(i,:)==1);fprintf('第%d个物品放在第%d个容器\n',i,temp) endoutput:第1个物品放在第1个容器第2个物品放在第2个容器第3个物品放在第1个容器第4个物品放在第2个容器第5个物品放在第2个容器第6个物品放在第3个容器解答三:function box_count=FFD(x)%降序首次适应算法v=100;x=fliplr(sort(x));%v=input('请输入箱子的容积:');n=length(x);I=ones(n);E=zeros(1,n);box=v*I;box_count=0;for i=1:nj=1;while(j<=box_count)if x(i)>box(j)j=j+1;continue;elsebox(j)=box(j)-x(i);E(i)=j;break;endendif j>box_countbox_count=box_count+1;box(box_count)=box(box_count)-x(i);E(i)=j;endenddisp(E);在命令窗口输入:>> x=[60,45,35,20,20,20];>> FFD(x)1 2 1 2 2 3ans =3练习题5 “超市大赢家”提供了50种商品作为奖品供中奖顾客选择,车的容量为1000dm3, 奖品i占用的空间为w i dm3,价值为v i元, 具体的数据如下:v= { 220, 208, 198, 192, 180, 180, 165, 162, 160, 158,155, 130, 125, i122, 120, 118, 115, 110, 105, 101, 100, 100, 98,96, 95, 90, 88, 82, 80, 77, 75, 73, 72, 70, 69, 66, 65, 63, 60, 58,56, 50, 30, 20, 15, 10, 8, 5, 3, 1}w= {80, 82, 85, 70, 72, 70, 66, 50, 55, 25, 50, 55, 40, 48,50, 32,i22, 60, 30, 32, 40, 38, 35, 32, 25, 28, 30, 22, 50, 30, 45,30, 60, 50, 20, 65, 20, 25, 30, 10, 20, 25, 15, 10, 10, 10, 4, 4, 2,1}。

图论模型

图论模型

第七部分图论方法第十六章图论模型图论是应用数学的一个分支,它的概念和结果来源非常广泛,最早起源于一些数学游戏的难题研究,如欧拉所解决的哥尼斯堡七桥问题,以及在民间广泛流传的一些游戏难题,如迷宫问题、博弈问题、棋盘上马的行走路线问题等.这些古老的难题,当时吸引了很多学者的注意.在这些问题研究的基础上又继续提出了著名的四色猜想和汉米尔顿(环游世界)数学难题.1847年,图论应用于分析电路网络,这是它最早应用于工程科学,以后随着科学的发展,图论在解决运筹学,网络理论,信息论,控制论,博弈论以及计算机科学等各个领域的问题时,发挥出越来越大的作用.在实践中,图论已成为解决自然科学、工程技术、社会科学、军事等领域中许多问题的有力工具之一,图论模型属于离散类数学模型,是数学模型中比较容易为学生接受的一类模型,具有直观性、趣味性和简洁性,深得大学生的青睐。

另外,图论模型属于较为近代的前沿性数学知识,又具有强烈的,易于为学生接受的数学建模味道,对于培养学生通过建模解决实际问题的能力与学习兴趣都是不可多得的知识内容,因此越来越受到数学家和建模工作者的喜爱.我们所学的这一章只是介绍一些基本概念、原理以及一些典型的应用实例,目的是在今后的学习研究时,可以把图论的基本知识、方法作为工具.本章先介绍图论的基本概念,然后通过哥尼斯堡七桥问题、最短路径问题、中国邮递员问题、人员分派问题、稳定匹配问题、竞赛图等例子介绍图论的具体应用。

16.1 图的基本概念图是一个有序对<V,E>,V是结点集,E是边集,以表示结点数目,表示边的数目,则当∣V∣和∣E∣有限时,<V,E>称为有限图;否则称无限图.无向边, 与无序结点对(v, u)相关联的边;有向边,与有序结点对<v, u>相关联的边;无向图,每条边都是无向边的图,记作G=<V,E>; 有向图,每条边都是有向边的图,记作D=<V,E>.混合图,既有有向边,也有无向边的图.平凡图,仅有一个结点的图;零图,边集为空集的图<V, ∅>,即仅有结点的图.自回路(环),关联于同一个结点的边.无向平行边,联结相同两个结点的多于1条的无向边;有向平行边,联结两个结点之间的多于1条且方向相同的有向边.简单图,不含平行边和自回路的图.在有向图D=<V,E>中,以v(∈V)为起点的边之条数为出度deg+(v);以v(∈V)为终点的边之条数为入度deg-(v).在无向图G=<V,E>中,与结点v(∈V)关联的边数,即为结点度数deg(v)或d(v).;在有向图中,结点v的出度和入度之和为度数.最大度数,∆(G)=max{deg(v)∣v∈V};最小度数,δ(G)=min{deg(v)∣v∈V}有n个结点的且每对结点都有边相连的无向简单图,称为无向完全图.此时有)1(21-=n n E ;有n 个结点的且每对结点之间都有两条方向相反的边相连的有向简单图为有向完全图. 此时有)1(-=n n E 。

奖金发放问题的数学建模

奖金发放问题的数学建模

A题:奖金发放问题摘要在本文中,我们通过对所给数据,即五十名员工的职称、工龄、学历、教学情况进行统计,建立了数学模型,并且根据不同要求通过模型对奖金发放情况制定政策。

模型1、层次分析模型。

层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种简洁而实用的方法。

大体上可以按照一下三个步骤进行:①建立递阶层次结构模型;②构造出各层次中的所有判断矩阵;③层次单排序及一致性检验。

模型2、模糊综合评价模型。

利用模糊数学的基本原理,以定量分析为主,定性分析为辅,够早了综合评价的指标体系,建立的简便实用的数学模型,该模型中的主要指标即为题目中已给定的4项指标。

模型3、对奖金分配的最终结果:⑴若需要对所有教师都奖励,则应该根据他们的综合得分,按比例分配。

⑵若30人获得奖金,根据主导因素法则,限制因子法以及逆向考虑法。

首先考虑职称,职称考虑完毕,再考虑工龄,再考虑教学,最后考虑学历。

⑶对不同职称分配一定获得奖金人数时,舍弃职称权重,按不同职称分别对其他3项指标进行加权排序。

方法与⑵相同。

[关键字]:数据规范化层次分析法模糊综合评价法定权比例分配一、问题重述某学院接受了一企业的赞助,经过校教代会决定,拿出一部分资金奖励教师,奖励政策只考虑下列因素:教师职称,工龄,学历,教学情况。

学院职工的职称,工龄,学历,教学情况见下表。

现聘请你们作顾问,制定以下奖励政策:(1)给出一个对所有教师都奖励的合理政策;若只奖励30人,如何确定人选?(2)如何制订奖励政策,恰好使高级、中级、初级教师的获奖人数是给定的数。

(3)能否制订一个奖励政策,按照此政策高级、中级、初级获奖人数分别为2,说明:1、职称中的1,2,3分别表示高级、中级、初级;2、学历中的1,2,3分别表示研究生、本科、专科;3、教学中的1,2,3分别表示好,一般,差。

二、模型分析、建立与求解我们的目标就是给这50为教师进行一个客观的排名,也就是根据现有的有关他们的数据给他们打分,然后根据分数进行排名,并且将工龄以5年为单位分成6个等级,然后把职称、学历和教学的1、2、3看成是3个等级,而不是纯粹的数据,再用隶属函数的升岭型分布将它们进行规范化处理,然后对四个指标进行标准化处理。

有趣的七桥问题,全面介绍图论及其应用

有趣的七桥问题,全面介绍图论及其应用

有趣的七桥问题,全面介绍图论及其应用图论是计算机科学中最重要、最有趣的领域之一,同时也是最容易被误解的。

本长文从图论最基础的七桥问题开始,进而结合推特与Facebook 实例解释无向图与有向图。

此外,本文还是用大量的实例解释表征图、搜索树、哈希表等关键概念。

最后本文描述了基于深度的搜索和基于广度的搜索等十分流行的图算法。

>>>>理解和使用图帮助我们成为更好的程序员。

用图思考帮助我们成为最好的,至少我们应该那么思考。

图是很多节点V 和边 E 的集合,即可以表示为有序对G=(V, E)。

尽管尝试研究过图论,也实现了一些算法,但是我还是非常困惑,因为它实在太无聊了。

事实上,理解一件事物的最佳方式是理解其应用。

我们将展示图论的多个应用,最重要的是,有很多插图。

七桥问题让我们首先从《图论的起源》中的「柯尼斯堡(K?nigsberg)的七座桥」开始。

在加里宁格勒(Kaliningrad)有七座桥,连接着由普雷戈里亚(Pregolya)河分割而成的两个岛屿和两大陆地。

在18 世纪,这里被称为柯尼斯堡,隶属普鲁士,这一区域有很多桥。

当时,有一个与柯尼斯堡的桥相关的脑筋急转弯:如何只穿过桥一次而穿过整个城市。

下图为柯尼斯堡七座桥的简化图。

你可以尝试一下,在穿过每座桥仅一次的情况下穿过这个城市。

每座桥,意味着所有桥都被穿过;只穿过一次,意味着每座桥不能被穿越两次及以上。

如果你对这一问题有所了解,就知道这不可能。

Leonhard Euler 有时候,放弃这一问题是合理的。

这就是Leonhard Euler 的解决方法,他没有试图解决这一问题,而是证明其不可解决。

让我们试着去理解Euler 的内在想法,做到像Euler 一样思考。

首先我们从下图开始。

图中有四块彼此分隔的区域,两个岛屿和两块陆地,以及七座桥。

探讨每一区域的桥数是否有一定模式很有趣。

每块区域的桥数如图所示,每块区域的桥数皆为奇数。

如果你只能穿过桥一次,区域有两座桥,那么你就可以进入并离开该区域。

匈牙利算法理论根据证明新探

匈牙利算法理论根据证明新探

匈牙利算法理论根据证明新探匈牙利算法是一种经典的图论算法,被广泛应用于解决最大二分匹配问题。

其算法核心思想是通过增广路径来不断扩展匹配,直至无法增广为止。

本文将从算法原理、证明根据和新的拓展领域三个方面对匈牙利算法进行探讨。

一、算法原理匈牙利算法是由匈牙利数学家Dénes Kőnig于1931年首次提出,也因此得名。

该算法主要用于解决二分图的最大匹配问题,即对于一个二分图G=(V, E),求解能够使得匹配边的数量达到最大的匹配。

算法步骤如下:1. 初始化:将所有点的匹配状态设为未匹配,并设置一个空的匹配集。

2. 遍历每个顶点v属于V中的左部顶点,对每个顶点进行如下操作:a. 若v未匹配,则构造增广路径,找到一条v为起点的增广路径。

b. 若找到增广路径,将路径上的所有未匹配边和已匹配边进行交换,同时将该顶点加入到匹配集合中。

3. 重复第二步直至所有顶点都被匹配或无法找到增广路径。

二、证明根据匈牙利算法的正确性是基于以下定理进行证明的:定理1:对于一个二分图G=(V, E),M为其最大匹配,P为其所有增广路径的集合,则满足|M|=|P|。

首先,证明M是G的一个匹配是显然的。

其次,假设存在一条未匹配边e不属于M,但e可以通过增广路径与M中的匹配边相交换,将e纳入匹配集合M中。

由此可知,对于任意一条增广路径,总存在一种方式将其加入到匹配集合中,从而使得|M| >= |P|。

而对于M的任意一个增广路径P',通过将P'中匹配边与未匹配边相互交换,可以得到一个新的匹配集合M',其中|M'| = |M| + 1。

这表明,对于每条增广路径,总存在一种方式将其加入到匹配集合中,并且得到的新匹配集合M'的大小比M大1。

综上所述,根据该定理的证明,匈牙利算法能够得到二分图的最大匹配。

三、新的拓展领域除了应用于二分图的最大匹配问题,匈牙利算法还可以在其他领域进行拓展应用。

基于图论的网络优化模型

基于图论的网络优化模型

基于图论的网络优化模型图论是一门研究图结构的数学分支,广泛应用于网络优化问题的建模和解决。

网络优化模型基于图论可以帮助我们解决各种实际问题,如交通优化、物流配送、电力网络规划等。

本文将探讨基于图论的网络优化模型及其应用。

1. 图论基础在开始讨论基于图论的网络优化模型之前,我们需要了解一些图论的基本概念。

图是由节点和边组成的,节点表示对象,边表示对象之间的连接或关系。

图论研究的是如何用数学方法描述和分析这些连接或关系。

有向图是包含有向边的图,边有方向,表示从一个节点到另一个节点的箭头。

无向图是边没有方向的图,表示节点之间的双向连接。

路径是指在图中通过边从一个节点到另一个节点的序列。

最短路径是连接两个节点的路径中,边的数量最小的路径。

2. 网络优化模型网络优化模型利用图论的概念和方法,描述和解决各种实际网络问题,通过优化路径、流量分配等策略,提高网络效率和性能。

2.1 最短路径问题最短路径问题是网络优化中最基本的问题之一,它涉及找到两个节点之间的最短路径。

最短路径算法中,Dijkstra算法是一种常用的方法。

该算法用于计算带权有向图中的最短路径。

通过不断迭代找到从起始节点到其他节点的最短路径。

2.2 最小生成树问题最小生成树问题是在一个连通图中找到一棵包含所有节点的生成树,且其边的权重之和最小。

Prim和Kruskal算法是解决最小生成树问题的两种主要方法。

Prim算法从一个起始节点开始,逐步扩展生成树。

Kruskal算法则是按照边的权重进行排序,逐个添加边,直到生成树包含所有节点为止。

2.3 最大流问题最大流问题是在有向图中,从一个节点到另一个节点的最大流量路径。

Ford-Fulkerson算法是解决最大流问题的一种常用方法。

该算法通过在网络中找到增广路径,并根据路径上的最小剩余容量来增大流量,直到无法找到增广路径为止。

3. 应用案例基于图论的网络优化模型在各个领域有广泛的应用。

3.1 交通优化交通优化问题是指如何在城市交通网络中提高道路利用率,减少拥堵等问题。

数学竞赛图论试题及答案

数学竞赛图论试题及答案

数学竞赛图论试题及答案一、选择题(每题5分,共20分)1. 在一个无向图中,如果有5个顶点,每个顶点至少与另外两个顶点相连,那么这个图至少有多少条边?A. 5B. 6C. 7D. 82. 一个图是二分图当且仅当它没有奇环。

这个说法是正确的吗?A. 是B. 否3. 给定一个有n个顶点的完全图,求出该图的边数。

A. n(n-1)/2B. n(n+1)/2C. n^2D. 2n4. 在一个图中,如果存在一条从顶点u到顶点v的简单路径,则称u 可达v。

如果图中任意两个顶点都是相互可达的,那么这个图是:A. 连通图B. 强连通图C. 有向无环图D. 欧拉图二、填空题(每空5分,共30分)5. 一个图的度序列是指图中所有顶点的度按照______排列的序列。

6. 如果一个图的边数等于顶点数的两倍,那么这个图一定是______。

7. 在图论中,一个图的最小生成树是指连接所有顶点的______的树。

8. 一个图的着色数是指对图中的顶点进行着色,使得任何两个相邻的顶点颜色都不同,使用的最小颜色数。

三、简答题(每题25分,共50分)9. 描述什么是图的平面性,并给出判断一个图是否为平面图的方法。

10. 解释什么是图的哈密顿回路,并给出一个例子。

答案一、选择题1. C(根据边数的最小值公式,边数至少为顶点数减一的两倍)2. B(二分图没有奇环,但不是所有没有奇环的图都是二分图)3. A(完全图的边数公式)4. A(连通图的定义)二、填空题5. 非增6. 完全二部图7. 边数最少8. 最小三、简答题9. 图的平面性指的是图可以画在平面上,使得图中的边除了端点外不相交。

判断一个图是否为平面图的方法有库拉托夫斯基定理,即如果一个图包含一个子图同构于K5(完全五顶点图)或K3,3(完全二部图),则该图是非平面的。

10. 哈密顿回路是一条通过图中每个顶点恰好一次的闭合回路。

例如,一个正方形的四个顶点可以形成一个哈密顿回路,因为可以按照顺时针或逆时针方向依次访问每个顶点一次。

奖金发放问题的数学建模

奖金发放问题的数学建模

A题:奖金发放问题摘要在本文中,我们通过对所给数据,即五十名员工的职称、工龄、学历、教学情况进行统计,建立了数学模型,并且根据不同要求通过模型对奖金发放情况制定政策。

模型1、层次分析模型。

层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种简洁而实用的方法。

大体上可以按照一下三个步骤进行:①建立递阶层次结构模型;②构造出各层次中的所有判断矩阵;③层次单排序及一致性检验。

模型2、模糊综合评价模型。

利用模糊数学的基本原理,以定量分析为主,定性分析为辅,够早了综合评价的指标体系,建立的简便实用的数学模型,该模型中的主要指标即为题目中已给定的4项指标。

模型3、对奖金分配的最终结果:⑴若需要对所有教师都奖励,则应该根据他们的综合得分,按比例分配。

⑵若30人获得奖金,根据主导因素法则,限制因子法以及逆向考虑法。

首先考虑职称,职称考虑完毕,再考虑工龄,再考虑教学,最后考虑学历。

⑶对不同职称分配一定获得奖金人数时,舍弃职称权重,按不同职称分别对其他3项指标进行加权排序。

方法与⑵相同。

[关键字]:数据规范化层次分析法模糊综合评价法定权比例分配一、问题重述某学院接受了一企业的赞助,经过校教代会决定,拿出一部分资金奖励教师,奖励政策只考虑下列因素:教师职称,工龄,学历,教学情况。

学院职工的职称,工龄,学历,教学情况见下表。

现聘请你们作顾问,制定以下奖励政策:(1)给出一个对所有教师都奖励的合理政策;若只奖励30人,如何确定人选?(2)如何制订奖励政策,恰好使高级、中级、初级教师的获奖人数是给定的数。

(3)能否制订一个奖励政策,按照此政策高级、中级、初级获奖人数分别为2,说明:1、职称中的1,2,3分别表示高级、中级、初级;2、学历中的1,2,3分别表示研究生、本科、专科;3、教学中的1,2,3分别表示好,一般,差。

二、模型分析、建立与求解我们的目标就是给这50为教师进行一个客观的排名,也就是根据现有的有关他们的数据给他们打分,然后根据分数进行排名,并且将工龄以5年为单位分成6个等级,然后把职称、学历和教学的1、2、3看成是3个等级,而不是纯粹的数据,再用隶属函数的升岭型分布将它们进行规范化处理,然后对四个指标进行标准化处理。

基于随机图论的股市_羊群效应_模型

基于随机图论的股市_羊群效应_模型

第9卷第1期系统工程理论方法应用Vol.9No.1 2000年SYS TEMS ENGINE ERING-THEORY M E THODO LOGY APPLICATION S 2000 文章编号:1005-2542(2000)01-011-06基于随机图论的股市“羊群效应”模型朱少醒 吴冲锋 张则斌(上海交通大学管理学院 上海200052)【摘要】在介绍金融市场中的羊群效应和投资性资本收益分布的厚尾特性的基础上,运用概率论中的随机图理论,构造出一个随机性羊群效应模型。

该模型能较好地刻画投资主体之间的微观联系机制,并很好地解释股票收益的厚尾特性。

关键词 羊群效应 收益分布 厚尾特性 随机图 本项目受国家自然科学基金(79970027)和上海市启明星计划资助 本文于1999年11月29日收到,修改稿于1999年12月27日收到1 引 言根据投机性资产价格服从布朗运动规律的假设,股票价格是大量相互独立的随机事件的作用结果。

其收益的分布应该服从高斯分布。

但经济学家们在大量的实证研究中发现:事实上股票的收益分布明显偏离高斯分布,呈现一种“厚尾特性”,即处于高收益区域和高亏损区域的概率大于高斯分布决定的概率。

结合以往的研究结果,我们认为:市场参与者之间的相互模仿是导致市场整体供需的剧烈波动的内在原因,在收益分布上则表现为厚尾特性。

本文结合概率论中的随机图理论,构造一个羊群效应模型来研究股票收益的厚尾分布特性。

2 股票收益分布的厚尾特性图1 收益分布曲线计量经济学中,对正态分布的检验手段多种多样,“峰值-偏度”检验是用得最多的方法。

峰值的计算公式如下:κ=_4/e 4-3其中:_4代表4阶中心矩;e 为标准差。

当收益服从正态分布时,峰值检验应该为零。

然而大量的实证研究表明在现实的金融市场中,收益分布的峰值是明显大于零的。

收益分布曲线呈现出厚尾的特性,即收益处于在高收益和高亏损区域的概率比正态分布概率要高(见图1)。

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五、详细设计
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//图结点
typedef struct Node
{
int to;
Node* next;
Node(int to_ = 0, Node* next_ = NULL)
{
to = to_;
next = next_;
}
}Node;
//判断图是否有环
bool isCircle(const vector<Node> &edges) {
int i;
//记录各个结点的入度
vector<int> indegree(edges.size(), 0);
for (i = 1; i < edges.size(); ++i)
{
Node* node = edges[i].next;
while (node)
{
indegree[node->to] ++;
node = node->next;
}
}
//记录入度为0的结点
vector<int> indegree0;
for (i = 1; i < edges.size(); ++i)
{
if (indegree[i] == 0)
{
indegree0.push_back(i);
}
}
//利用队列实现是否存在环的判断
for (i = 0; i < indegree0.size(); ++i)
{
Node *node = edges[indegree0[i]].next;
while (node)
{
indegree[node->to] --;
if (indegree[node->to] == 0)
{
indegree0.push_back(node->to);
}
node = node->next;
}
}
return indegree0.size() < edges.size() - 1; }
//利用bfs计算各个员工的奖金
int solve(const vector<Node> &edges)
{
int i;
//记录各个结点的入度
vector<int> indegree(edges.size(), 0);
for (i = 1; i < edges.size(); ++i)
{
Node* node = edges[i].next;
while (node)
{
indegree[node->to] ++;
node = node->next;
}
}
//记录入度为0的结点
vector<int> tmp;
for (i = 1; i < edges.size(); ++i)
{
if (indegree[i] == 0)
{
tmp.push_back(i);
}
}
vector<bool> isVisited(edges.size(), false);
vector<int> bnous(edges.size(), 100);
//利用队列实现bfs,利用bfs计算各个员工的奖金for (i = 0; i < tmp.size(); ++i )
{
Node* node = edges[tmp[i]].next;
while (node)
{
if (bnous[node->to] < bnous[tmp[i]] + 1)
{
bnous[node->to] = bnous[tmp[i]] + 1;
}
tmp.push_back(node->to);
node = node->next;
}
}
int ret = 0;
//输出奖金
for (i = 1; i < bnous.size(); ++i)
{
ret += bnous[i];
}
return ret;
}
//主函数
int main()
{
vector<Node> edges;
int n, m;
cin>>n>>m;
edges.resize(n + 1);
//输入边
while (m--)
{
int from, to;
cin>>to>>from;
//构造图
Node *newNode = new Node(to, edges[from].next);
edges[from].next = newNode;
}
//判断是否存在环
if (isCircle(edges))
{
cout<<"Poor Xed"<<endl;
}
else
{
cout<<solve(edges)<<endl;
}
return 0;
}。

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